人工智能模型有望改进恶性脑瘤治疗

新华社北京8月13日电美国研究人员最近开发了一种人工智能模型，该模型可以为胶质母细胞瘤患者设计最小剂量给药方案，在减少肿瘤的同时减少药物的毒副作用，并提高患者的生活质量。

胶质母细胞瘤是一种常见的恶性脑肿瘤。常见的治疗方法是尽可能多地切除肿瘤，然后采取放疗和化疗延长生存期，同时服用多种药物。为了使肿瘤最小化，医生通常会在安全剂量范围内给患者开出最大剂量的药物，但由于这些药物具有很强的药性，往往会给患者带来一些毒副作用。

美国麻省理工学院的研究人员新开发的人工智能模型可以通过研究现有的给药方案反复调整剂量，在减少肿瘤的同时找到尽可能小的剂量和频率，最终找到最佳的治疗方案。

基于50名胶质母细胞瘤患者的训练数据，机器学习模型为每个患者模拟了大约20，000次给药试验。经过训练，机器学习模型掌握了最佳给药方案的参数。当新患者的数据被提供给系统时，机器学习模型可以根据这些参数和患者的个体情况设计新的给药方案。结果表明，采用人工智能模型设计的方案可以将不同患者的用药量减少四分之一或近一半。有时甚至一些药物没有被给予，肿瘤可以缩小到与传统方案相当的水平。

研究人员表示，他们希望帮助患者减少肿瘤，同时保证他们的生活质量。此外，该机器学习模型的体系结构也有利于精密医学的发展。关于这个人工智能系统的研究论文将在“2018医疗保健机器学习”会议上发布，该会议将于8月17日至18日在斯坦福大学举行。